Cell Selection Method using Multi-Criteria Decision Making in Heterogeneous Networks

서 론 1.

차세대 이동통신시스템은 독립적으로 존재하는 것이

아닌 기존의802계열의 무선 랜(wireless LAN)이나 블 루투스(bluetooth) 등을 기반으로 하는WPAN(Wireless

뿐만 아니라 혹

Personal Area Network) 3G(Generation) 은4G이동통신 시스템과의 원활한 연동을 수용한다 이. 는 단일한 무선 접속 망(access network; AN)을 모든 지 역을 커버할 수 있도록 설치하는 것이 아니라hot-spot영 역 위주로 고속 데이터 통신을 지원하고, hot-spot 영역 외의 지역에는 기존의 시스템과의 연동을 통해 어느 지역 에서든 하나의 이동 단말기(mobile terminal; 이하MT) 로 최적의 서비스를 제공하기 위함이다 이와 같이 다양. 한 유 무선 통신 시스템들이/ IP백본 망에 연결되어 있는

이종 망에서 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 셀 선정 방법

이종찬

^1†

･ 박상준

¹

Cell Selection Method using Multi-Criteria Decision Making in Heterogeneous Networks

Jongchan Lee ･ Sangjoon Park

ABSTRACT

It is essential to maintain constant QoS despite of cell overload or erroneous wireless link during transmission because QoS of a multimedia service may be severely degraded by small delay or packet loss. This paper deals with a cell selection method for supporting the QoS of multimedia services over heterogeneous networks. The proposed scheme is based on Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMCDM), in which uncertain parameters such as user system preference, the communication cost and cell load, and the transmission delay are used in the decision process using the aggregation function in fuzzy set theory. In this scheme, errors in the evaluation parameters impose milder changes on the total evaluation value than in binary logics. Simulation is focused on the average delay and packet loss rate, and the simulation results show that our proposed method provides mobile terminals the optimal performance.

Key words : Fuzzy multi-criteria decision making, Cell selection, Multimedia service

요 약

멀티미디어 서비스의QoS가 전송 지연 및 패킷 손실에 의하여 현저히 저하될 수 있으므로 멀티미디어 데이터의 전송 동안, 셀 부하와 무선 링크의 에러에도 불구하고 연속적인QoS를 유지하는 것이 필요하다 본 논문은 이종 망 상에서 멀티미디어. 서비스의QoS를 지원하기 위한 셀 선정 방법을 다룬다 제안된 방식은 사용자 시스템 선호도 통신 비용 셀 부하 그리고 전송. , , 지연과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정 방법에 근거한다 이. 방법은 이진 논리를 사용하는 경우보다 의사 결정 시 평가 항목의 오차가 총체화된 평가치에 완만한 변화를 유발하고 최종적인 기준치를 변화시켜 셀 선정의 유연선을 증가시킬 수 있다 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가하고 제시한. , 셀 선정 방법이 이동 단말기에게 최적의 성능을 제공함을 보인다.

주요어:퍼지 다기준 의사 결정 셀 선정 멀티미디어 서비스, ,

* 이 논문은“2007년 정부 교육인적자원부 의 재원으로( ) 한국학술진흥재단의 지원을 받아 수행된 연구임”(KRF- 2007-314-D00184).

년 월 일 접수 년 월 일 채택

2008 4 29 , 2008 9 9

1)

국립군산대학교 컴퓨터정보공학과 주 저 자: 이종찬

교신저자: 이종찬

E-mail; [email protected]

이종 망(Heterogeneous Networks)구조에서MT의 이동 으로 이한 핸드오버뿐만 아니라 수행중인 서비스의 협약 된 서비스 품질(QoS)의 저하가 일정시간 계속될 때 이종, 셀(heterogeneous cell)의 종류와 상관없이 시스템간 핸드 오버(inter-system handover)를 수행하여 서비스 연속성 을 보장해야 한다

^[1-3]

.

특정 망으로 이동 시 사용자는 망 용량, (capacity),토 폴로지 그리고 각종 정책, (policy)이 서로 다른 서비스 시 스템과 접속할 수도 있으며 채널 특성 대역폭 손실 지, ( , , 연), QoS지원 능력이 서로 다른 무선 접속 기술을 적용 해야 한다 즉. , MT의 서비스의 현 상태를 주기적으로 분 석하여, MT의 특성 응용의 특성 각 망의 상태에 따라, , 핸드오버 할 이기종 시스템과 그 시스템에 알맞은QoS를 결정하고 이를 근거로 시스템간 핸드오버를 수행해야 한

다

^[4-5]

.이와 같이MT가 다중 무선 통신 시스템들이 계층

적으로 혼재되어 있는 환경을 이동하면서 끊김없는 서비 스(seamless service)를 지원하기 위하여 계층적 이종 시 스템(hierarchical heterogeneous system)간의 핸드오버 에 대한 지원이 필요하며 이러한 계층적 이종 시스템간 핸드오버를 이루기 위해서는 사용자의QoS를 보장할 수 있는 최적의 셀 선정 방법을 제공해야 한다

^[6-7]

.

는 목적 셀을 선정해야 하지만 모든 이종 셀은 각

MT ,

각의 시스템 특성 및 역할을 가지고 있으므로 특정한 시 간 특정한 장소에서 특정한 서비스를 수행하기 위한 최, 적의 셀을 선정하는 것은 복잡한 문제다 따라서 글로벌. , 이종 망 환경에서 사용자 및 운영자의 다수의 셀 선정 요 소(parameter)를 고려하여 최적의 셀을 선정함으로서 가 입자는 통신 품질 및 과금에 유리한 셀을 접속하고 사업, 자는 무선자원의 효과적 사용과 이종 망의 트래픽 분배를 통한 가입자 수용 능력의 증대 방법을 제공하기 위한 방 안을 제안한다.

본 연구에서는 효율적인 셀 선정을 위하여, FCS(Fuzzy 를 제안한다 제안된 logic Controller for cell Selection) . 시스템은 세션 요구 시의 셀 선정 기능 강제 시스템간 핸, 드오버(inter-system handover)시의 셀 선정 기능과 이동 으로 인한 셀 선정 기능을 갖는다 이를 위하여. FCS는 아 래의 개념을 지원한다.

∙ 본 셀 선정 알고리즘은 퍼지 접속 연산자를 이용한 다기준 의사 결정(multi-criteria decision making) 방법을 근간으로 한다.

∙ MT가 접속할 최적의 셀은MT와 시스템에서 각기 제시된 평가 기준들로부터 제공되는 만족도에 의하

여 총체화하고MT는 가장 큰 만족도를 제공하는 셀 에 접속한다.

∙ 다기준 의사 결정을 위한 의사 결정 항목(decision making item)의 선정 방법을 제시한다.

∙ 선정된 의사 결정 항목을 이용하여 소속 함수를 결 정하는 방법을 제시한다.

∙ 다수의 평가 항목으로부터 제공되는 만족도(degree 즉 의사 결정 항목들을 결합하여 의 of satisfaction),

사 결정 함수(decision making function)를 만드는 방법을 제시한다.

∙ 의사 결정 함수를 의사 결정에 이용하기 위하여 각 의사 결정 항목에 가중치를 부여하여 최종적인 가중 된 의사 결정 함수를 만드는 방법을 제시한다.

∙ 가중된 의사 결정 함수를 이용하여 최적의 셀을 선 정하는 방법을 제시한다.

기존 구조 2.

추론 구조 2.1

그림 은1 FCS의 블록 다이어그램을 보인다 셀 선정은.

단계의 셀 선정 과정을 갖는다

2 (two step cell selection) . 차 선정에서 선정된 셀은 차 선정 과정에 입력되고

1- 2- ,

차 선정에서 다기준 의사 결정 방법을 기반으로 최적의 2-

셀이 선정된다 우선 셀 선정 감시기. , (monitor for cell se- 는 셀 선정 요소를 추출하고 차 셀 선정기는 추

lection) , 1-

출된 정보를 바탕으로 차 셀 선정을 수행하여 조건에 충1 족하는 셀들을 선정한다.

차 셀 선정기의 퍼지화 모듈

2- (fuzzification module) 은 셀 선정 감시기(monitor for cell selection)로 부터의 상황 정보(context information)와1-차 셀 선정기에서 셀 선정 정보를 입력 받는 후 각 소속 함수, (membership

Fuzzy Rule Base Fuzzification

Module

Defuzzification Module Second cell selector Fuzzy

Inference Engine

Input vector

Output vector First cell

selector

Monitor for Cell Selection

Selected cell numbers Information

for FCS

Information For CS

A selected cell number

그림

1.

FCS 구조

에 의하여 적절한 퍼지 입력 값

function) (fuzzy input 으로 변환되고 퍼지 추론 엔진

vector) , (fuzzy inference

에서 퍼지 규칙 을 이용하여 적절

engine) (fuzzy rule base)

한 퍼지 제어량(fuzzy output vector)을 결정한다 마지. 막으로 이 퍼지 제어량은 비퍼지화 모듈(defuzzification

을 통하여 최적의 셀 선정 값으로 변환된다

module) .

퍼지화 모듈에서는 셀 선정 요소를 위한 의사 결정 함 수 결정 셀 선정 요소를 위한 가중치 벡터 결정 셀에 대, , 한 각 선정 요소의 수준 선정 등을 수행하고 퍼지 추론, 엔진과 퍼지 규칙에서는 셀 선정 요소의 수준에 대한 소 속 함수 값 결정 셀 선정 정책에 대한 가중화된 소속 함, 수 값 결정 등이 수행된다 또한 비퍼지화 모듈 셀 선정. 정책에 대한 소속 정도 순위 결정이 수행된다.

셀 선정을 위한 상황 정보 2.2

이종 망을 제어하기 위하여 필요한 상황 정보는MT와 접속 망간의 시스템 특성을 기반으로 결정된 주기성이 없 는 정보인 정적 정보(static information)와MT와 접속 망 의 상태에 따라 주기적으로 변하는 동적 정보(dynamic

로 구분하며 정적 정보는 시스템 정보

information) , (sys-

와 사용자 정보 로 분

tem information) (user information) 류한다.

우선 시스템 정보에는MT에서 접속 가능한 셀 정보 인증 관련 정보 에서 수행 가능한 응용 서 ( ), MT (running)

비스(application service)의 종류 각 응용 서비스의, QoS 요구 수준(QoS requirement level),통신 비용 수준(com-

의 이동속도 능력 munication cost level), MT (mobility

등이 있다 또한 사용자 정보에는 사용자 셀 capability) .

선호도(User cell preference level), 각각의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 선호QoS수준(user perceived QoS

등이 있다 level) .

동적 정보로는MT의 위치(location)정보, MT의 이동 속도 서비스의, QoS정보 지연 손실 지터 등( , , ), MT의 현 셀(serving cell)과 접속 가능 셀(accessible cell)의 셀 부 하(cell load) 정보 현 셀과 접속 가능 셀의 가용 자원,

정보 등이 있다 (available resources) .

제안 구조 3.

차 셀 선정 3.1 1-

단계 의 셀 선정 과정을 수행한다 차 셀

2 (two-step) . 1-

선정(first-step cell selection)은 기본 선정 단계로서, MT 가 특정 셀에 접속하기 위하여 필요한 기본 조건(basic

에 근거하여 셀을 선정한다 이를 위한 기본 선

condition) .

정 요소(basic selection parameter)는 아래와 같다.

∙ 수신 신호 세기(Tx power level capability)

∙ 인증 여부(authentication availability)

∙ 서비스지원 여부(service availability)

∙ 이동체의 이동속도 한계(mobility capability)

∙ 가용자원이 있어야 함(resource availability) 우선 기본 조건에 충족하는 지의 여부를 검사하는 차1- 셀 선정 과정을 그림2에 보인다.

차 셀 선정 3.2 2-

차 셀 선정을 위한 주 선정 요소

2- (main selection pa-

로서 통신 비용 사용자 시

rameter) (communication cost),

스템 선호도(user system preference), 전송 지연(trans- 그리고 셀 부하 를 고려한다 mission delay), (cell load) . 주 선정 요소와 그 요구 사항은 표 과 같다1 .

Limited Tx Power of AN i is receipted?

Yes

No

No

AN i는 기본 조건 불 충족

Yes

the resources from AN i are available?

Authentication from AN i is accepted?

No i = 1, n (the number of AN)

AN i는 기본 조건을 충족

Start

End Yes

Application service from AN i is supported?

Mobile speed from AN i is supported? No

Yes

Yes

No Limited Tx Power of AN i is receipted?

Yes

No

No

AN i는 기본 조건 불 충족

Yes

the resources from AN i are available?

Authentication from AN i is accepted?

No i = 1, n (the number of AN)

AN i는 기본 조건을 충족

Start

End Yes

Application service from AN i is supported?

Mobile speed from AN i is supported? No

Yes

Yes

No

그림

2.

1-차 셀 선정 과정

표

1. 주 선정 요소와 요구 사항

셀 선정 요소 요구 사항

통신비용(C) 통신비용의 최소화

사용자선호도(P) 시스템 선호도의 극대화

전송 지연(D) 전송 지연의 최소화

셀 부하(L) 셀 부하의 최소화

차 셀 선정 과정은 아래와 같은 절차로 수행된다

2- .

① 셀 선정 요소(cell selection parameter)를 위한 의 사결정(decision making) 함수 결정

② 셀 선정 요소를 위한 가중치 벡터(weighting vector) 를 결정

③ 셀에 대한 각 선정 요소의 수준 선정

④ 셀 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 결정

⑤ 셀 선정 정책에 대한 가중화된 소속 함수 결정

⑥ 가중화된 소속 정도로부터GMV결정 셀 선정 순- 위 결정

셀 선정 요소를 위한 의사 결정 함수 결정

3.2.1



_

  …를 셀 선정 요소 

_

  에 의하여 평가되는 대안들 즉 후보 셀로 정의하자 각 후보, . 셀이 셀 선정 요소를 만족시키는 정도를 표현하기 위하여 의사 결정 매트릭스X를 식(1)과 같이 정의한다.

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

=

4 3 2 1

34 33 32 31

24 23 22 21

14 13 12 11

...

...

...

...

n n n

n P D L

C

L D P C

L D P C

L D P C

X (1)

여기서, 

_

는 셀 선정 요소 

_

  …를 갖는 후보 셀들 

_

  …의 언어적 판단 결과를 나타 낸다 이는. VP(Very Poor), P(Poor), F(Fair), G(Good), 의 언어 변수 집합으로 표현한다 의사

VG(Very Good) .

결정 매트릭스에 사용된 언어 변수 값의 퍼지 수는 그림3 과 같다 여기서. X축은 언어 변수 값의 퍼지 수, Y축은 소속 함수 값을 나타낸다.

셀 선정 요소를 위한 가중치 벡터 결정

3.2.2

셀 선정 요소에 대한 가중치 벡터W은 식(2)와 같이 표현된다.

 

_ ^

 

_ ^

 

_ ^

 

_ ^

 (2) 여기서

_

는 셀 선정 요소 

_

  …의 퍼지 가 중치이다 이는. LTI(Least Important), LSI(Less Impor- tant), I(Important), MEI(More Important), MTI(Most 의 언어 변수 집합으로 표현한다 축은 가중

Important) . X

치 언어 변수 값의 퍼지 수, Y축은 가중치 값을 나타낸다. 가중치 벡터W에 속해있는 언어 변수 값의 소속 함수는 그림4와 같다 이는 아래의 두 조건에 근거하여 가중치. 를 결정한다.

① 시스템 운용의 효율성 이종 망 무선 자원의 효과적( 사용과 트래픽 분배를 통한 가입자 수용 능력의 증 대 에 중점을 둘 것인지 사용자의 서비스 만족도) , 사용자의 통신 품질 및 과금에 유리한 셀의 접속

( )

에 우선을 둘 것인지에 따라 가중치를 할당한다.

② 서비스의 종류 실시간 서비스 또는 비 실시간 서비( - 스 와 현재 시스템의 상태 평균 지연 셀 부하 를) ( , ) 고려하여 가중치를 결정한다.

셀에 대한 각 선정 요소의 수준 선정

3.2.3

후보 셀에 대한 각 선정 요소의 수준을 정의하면 표2 와 같다.

셀 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 값 결정

3.2.4

각 후보 셀의 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 값을 정의하면 표 과 같다3 .

0 1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

VP P F G VG

0 1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0

1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

VP P F G VG

그림

3. 의사 결정 매트릭스를 위한 언어 변수 값의 퍼지 수

0 1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

LTI LSI I MEI MTI

0 1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0

1

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

LTI LSI I MEI MTI

그림

4. 가중치 벡터 언어 변수 값의 퍼지 수

-

가중화된 소속 함수 값 결정

3.2.5

퍼지화 절차(fuzzification procedure)를 통하여 성능 매트릭스(performance matrix) ^{ ∈}

^{ ×}

을 산출한 다 여기서 각 요소. 

_

은n-번째 대안(alternative)이m- 번째 기준치(criterion)를 어느 정도 만족하는 가를 나타 낸다 그러므로 성능 매트릭스의 각 열은 모든 대안들의. m 번째 기준치에 대한 만족도를 표현하는 퍼지 집합- 

_

을 나타낸다

^[8-9]

.산출된 의사 결정 매트릭스에 가중치 벡 터의 논리곱으로서 식, (3)의 성능 매트릭스를 산출한다.

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢⎢

⎢⎢

⎣

⎡

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

=

L j n D j n P j n C j n

L D P

C

L D P

C

L D P

C

w L w D w P w C

w L w D w P w C

w L w D w P w C

w L w D w P w C

4 3

2 1

3 34 3 33 3 32 3 31

2 24 2 23 2 22 2 21

1 14 1 13 1 12 1 11

...

...

...

...

μ (3)

셀 선정 정책에 대한 소속 정도 순위 결정

3.2.6

소속 정도 퍼지 집합을 순위화하기 위하여GMV(ge- 방법을 사용한다

neralized mean value)

^[10]

.가중화된 소속 정도 

_

에 대한GMV를 구하는 식은 식(4)와 같다.

)]

( ) [(

3

) ( ) ) (

(

2 2

n n n n

n n n n n n n n

n D L C P

L D P C P C L m D

+

− +

⋅

⋅

−

⋅ + +

−

= +

μ (4)

여기서 

_

^

_

×

_ ^

, 

_

^

_

×

_ ^

, 

_



_

×

_ ^

, 그리고

_



_

×

_ ^

이다.

시뮬레이션 및 결과 4.

시뮬레이션 파라미터 4.1

의 이동 경로와 이동 속도는 도로 구조에 의해 영 MT

표

2. 후보 셀에 대한 각 선정 요소의 수준

요소 수준 서술적 표현 퍼지수

통신 비용 (C)

C

1

매우 싸다 10

C

2

싸다 6

C

3

적당하다 3

C

4

다소 비싸다 1

C

5

비싸다 0.5

C

6

매우 비싸다 0.2

사용자 선호도 (P)

P

1

특히 선호한다 10

P

2

매우 선호한다 8

P

3

선호한다 5

P

4

보통이다 2

P

5

선호하지 않는다 1

P

6

매우 선호하지 않는다 0.5

전송 지연 (D)

D

1

특히 우수하다 10

D

2

매우 우수하다 8

D

3

우수하다 5

D

4

적당이다 2

D

5

다소 불만족스럽다 1

D

6

불만족스럽다 0.5

셀 부하

(L)

L

1

매우 적다 10

L

2

적다 6

L

3

보통이다 3

L

4

많다 1

L

5

매우 많다 0.5

L

6

특히 많다 0.2

표

3. 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 값

요소 수준 소속 정도

VP P F G VG

통신 비용 (C)

C

1

0 0 0 0.5 1.0

C

2

0 0 0.5 1.0 0.5

C

3

0 0.5 1.0 0.5 0

C

4

0 0.5 0.5 0 0

C

5

0.5 0.5 0 0 0

C

6

1.0 0 0 0 0

사용자 선호도 (P)

P

1

0 0 0 0 1.0

P

2

0 0 0 1.0 0.5

P

3

0 0.5 0.5 1.0 0.5

P

4

0 0.3 0.7 0.5 0

P

5

0.5 0.5 0 0 0

P

6

1.0 0 0 0 0

전송 지연 (D)

D

1

0 0 0 0 1.0

D

2

0 0 0 1.0 0.5

D

3

0 0.5 0.5 1.0 0.5

D

4

0 0.5 1.0 0.5 0

D

5

0 0.5 0.5 0 0

D

6

1.0 0.5 0 0 0

셀 부하 (L)

L

1

0 0 0 0.5 1.0

L

2

0 0 0.5 1.0 0.5

L

3

0 0.3 0.7 0.5 0

L

4

0 0.5 0.5 0 0

L

5

0.5 1.0 0 0 0

L

6

1.0 0 0 0 0

향을 받으며 방향의 변화 및 속도의 변화는MT의 이동 패턴을 지배한다. MT의 유형에 따라 고속의MT와 저속 의MT로 분류하였고 저속MT는60%,즉 보행자는 정지 상태(50%)와 보행중인 상태(50%)로 분류하고 고속MT 는40%로 가정하였다 수신 신호 세기와 관련된 시뮬레. 이션 파라미터는 다음과 같다 경로 손실. (path-loss)에 의 한 평균 신호 감쇠는 전파 거리의3.5배에 비례하고shad- 은 의 표준 편차를 갖는 분포를 따 owing 6dB log-normal

른다 그리고 수신 신호 세기가. -16dB이하이면 수신 신 호의 오류로 판단하여 평균 수신 신호 세기의 계산에서 제외한다 멀티미디어 서비스는 다양한 전송률 전송 지. , 연 지속 시간 등을 갖는다 따라서 제안된 방법의 멀티미, . 디어 서비스에 대한 영향을 분석하기 위하여, 표 와 같4 이 실시간과 비실시간 서비스를 각각 고려하였다.

본 연구에서는 평가 인덱스로서 통신 비용 사용자 선, 호도 전송 지연 그리고 셀 부하를 사용한다 표 에 평가, , . 5 인덱스의 값을 보인다.

그림 는 전체적인 시뮬레이션 환경을 보이고 있다 평5 . 가 시스템은 중첩된 셀 상의 계층 셀로 구성되며 각 셀에, 대해 자원 관리자(resource manager)는MT의 세션 제어 에 관여한다. RM-DB는 각 셀의 자원 및 부하 등의 상황 정보를 저장하고 메시지 큐 및 소켓은 상황 정보를 입력, 하기 위한 프리미티브를 위하여 사용되고 셀 선정기의, 주파수 선정 감시기에 연결된다.

시뮬레이션 결과 4.2

그림6-7은 사용자를 고려하여 사용자 파라미터에 더 높은 가중 값을 부여한 경우(Case (A))와 사업자를 고려 하여 시스템 파라미터에 더 높은 가중 값을 부여한 경우

의 패킷 손실률과 평균 지연을 보인다

(Case (B)) .

결과에서 보듯이 사업자가 무선 주파수 자원의 효과적 관리에 중점을 둔다면 시스템 파라미터 즉 전송 지연 셀, 부하 등에 더 높은 가중 값을 부여할 필요가 있으며 사용, 표

4. 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 값

Application Packet rate Transmissi on delay

Packet loss rate High Quality Voice 32 k 150 ms 0.5

VOD 10-20 M 150 ms 1

Image Conference 64-384 k 150 ms 1

www < 2 M 20 s 0

Electronic

Commerce 64-384 k 4 s 0

FTP < 20 M 10 s 0

표

5. 선정 요소의 수준에 대한 소속 함수 값

평가 인덱스 AN1 AN2 AN3 AN4

통신 비용 0.3 1 0.7 0.5

사용자 선호도 1 0.3 0.7 0.8

전송 지연 0.07 0.54 0.10 0.39

셀 부하 0.6 0.5 0.3 0.8

RM (UL) Conversion

Conversion RM (DL) _(rcv)^MQ Sock

(rcv)

Sock(snd)

MQ (snd)

RM-DB

API Sock

A cell of AN1

Sock(snd) Resource

Control Sock (snd) Sock (rcv)

API

Fuzzy Rule Base Fuzzifiction

Module

fuzzificationDe- Module Fuzzy Inference

Engine First cell selector

Monitor for Cell Selection MQ

MQ (snd)

A cell of AN2 A cell of AN3 A cell of AN4

그림

5. 시뮬레이션 시나리오

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Session arrival rate (sec) A gg re gat ed P ac ket lo ss r at e ^{Case (A)}

Case (B)

그림

6. 패킷 손실률 비교 평가

0 200 400 600 800 1000 1200

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

Number of sessions

A ver ag e d el ay ( m s)

Case (A) Case (B)

그림

7. 평균 지연 비교 평가

자에게 자유로운 이동성 보장과 셀 선정권을 제공하기 위 해서는 사용자 파라미터에 더 높은 가중치를 부여해야 함 을 알 수 있다.

그림8은 비실시간 서비스의 특징을 고려하여 시스템 부하량의 크기에 따라 가중값을 부여한 후 셀을 선정한 경우(Case (A))와 그렇지 않은 경우(Case (B))의 비실시 간 서비스의 데이터 손실률을 보인다.

그림 는 실시간 서비스 특징을 고려하여 시스템의 평9 균 지연의 크기에 따라 보다 높은 가중 값을 부여한 경우 와 그렇지 않은 경우 의 실시간 서비 (Case (A)) (Case (B))

스의 전송 지연을 보인다.

그림 과 에서 보듯이 서비스의 종류 실시간 서비스8 9 ( 또는 비실시간 서비스 와 현재 시스템의 상태 평균 지연) ( , 셀 부하 를 고려함으로서 실시간 서비스는 지연에 민감) , 하므로 평균 지연이 더 낮은 셀에 더 높은 가중치를 부여 하고 비 실시간 서비스는 데이터 손실에 민감하므로 셀- 부하가 더 낮은 셀에 보다 더 높은 가중치를 부여함으로 서 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다 이와. 같은 제어를 통하여 특정 후보 셀이 다른 후보 셀 보다,

통신 비용이 낮아서 선정 가능성이 크다 할 지라도 그 셀 의 전송 지연이 크다면 전송 지연 요소의 가중 값을 작게 함으로서 해당 셀의 선정을 억제해야 한다 이는 낮은 통. 신 비용 만을 고려하여 그 셀을 선정하였다면 전송 지연, 의 누적으로 인하여 재전송 또는 서비스의 절단을 초래할 수 있기 때문이다.

결 론 5.

이종 망 환경에서 가입자는 전파 환경과 서비스 특성 에 따라 통신품질 및 과금에 유리한 셀을 선택적으로 접 속하고 무선자원의 효과적 사용과 망의 트래픽 분배를, 통한 가입자 수용 능력의 증대 방법을 제공할 수 있는 퍼 지 다기준 의사 결정 방법을 이용한 셀 선정 방법을 제안 하였다 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 이종 망. , 환경에서 멀티미디어 세션의 평균 지연 및 패킷 손실률을 퍼지 파라미터의 가중치의 변화에 따라 분석하였다 실시. 간과 비실시간 데이터의 특성에 따라 변화된 가중치의 값 이 평균 지연 및 데이터 손실에 미치는 영향을 제시하였 다.

추후 기존의 제안된 방법과의 성능 비교 평가를 수행 하여 우수성을 입증할 필요가 있다 또한. QoS 보장 측면 에서 최적의 셀 선정을 위한 퍼지 파라미터 및 중요도 등 이 지속적으로 연구되어야 하며 이러한 셀 선정 방안을, 응용한 핸드오프 알고리즘 채널 할당 방법 등에 대해서, 도 향후 지속적으로 연구되어야 할 것이다.

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4. Simone Frattasi, Hanane Fathi., “Defining 4G Technology from the User’s Perspective”, IEEE Network, Volume 20, Issue 1, Jan.-Feb. pp. 35-41, 2006.

0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Number of Non-realtime sessions A gg reg at ed Dat a L os s R at e ^{Case (A)}

Case (B)

그림

8. 패킷 손실률 비교 평가

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

Number of real-time services

A ver ag e D el ay (m s)

Case (A) Case (B)

그림

9. 평균 지연 비교 평가

5. Hyun-Ho Choi; Dong-Ho Cho., “Takeover: a new vertical handover concept for next-generation heterogeneous net- works”, In IEEE Transaction on Vehicular Technology, Vol. 4, pp. 2225-2229, June 2005.

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8. C. Naso and B. Turchiano, “A Fuzzy Multi-Criteria Al- gorithm for Dynamic Routing in FMS,” IEEE ICSMC’

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9. C. H. Yeh and H. Deng, “An Algorithm for Fuzzy Multi-Criteria Decisionmaking,” IEEE ICIPS’1997, pp.

1564-1568, 1997.

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Computers and Mathematics with Application, Vol. 1.

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이 종 찬 ([email protected]) 숭실대학교 컴퓨터과학과 석사 1996

숭실대학교 컴퓨터과학과 박사 2000

한국전자통신연구원 선임연구원

2000 2005～ (ETRI)

2005～현재 국립군산대학교 컴퓨터정보공학과 조교수 관심분야: 차세대 이동통신 센서 네트워크 무선 멀티미디어, ,

박 상 준 ([email protected]) 숭실대학교 컴퓨터학과 석사 1998

숭실대학교 컴퓨터학과 박사 2002

런던대 박사후과정

2002 2003～ ISG

숭실대학교 정보미디어기술연구소 전임연구교수 2004 2007～

2007～현재 국립군산대학교 컴퓨터정보공학과 전임강사 관심분야: B3G 이동통신 센서 네트워크 인터넷 망 분석, ,